非农数据分析
非农数据分析：
每个月的第一个周五就是非农业人口数据公布的时候，非农之夜都是贵金属市场狂欢的晚上，是一场追求利润的盛宴。非农又会给我们带来怎样的惊喜呢？
但是有很多投资者蛮害怕非农的，其实非农也不过如此，非农的走势无非只有以下四种：第一：非农数据出来之后大于前值大于预期，并且失业率在下降或者不变，那么毫无疑问就会出现单边下跌的行情。
第二：非农数据出来之后小于前值小于预期，并且失业率在上升或者不变，那么毫无疑问就会出现单边上涨的行情。
第三：先上涨后下跌，这就是我们通常所说的扫盘行情。这种情况一般是前值<公布的非农数据<预期值。美国的非农就业人口比前值小，但是失业率下降了也会出现这种情况。
第四：先下跌后上涨，这种情况一般是预期值<公布的非农数据<前值。美国的非农业人口比前值大，但是失业率也上上了，也会出现这种情况。
我们都知道前两种情况是属于单边的行情大家都好掌握，但是后面两种属于扫盘的行情。无论怎样当我们等数据出来的时候再去操作，很容易让我们在单边行情的情况下陷入只吃到鱼尾，通俗的讲不能获得更大的利润，在扫盘行情中容易追到天花板，或者地板，这样就容易造成很大的损失。这就需要我们有未卜先知的能力，或者有效的非农做单方法才能获得更大的利润，并且把风险降低到最小。
针对非农做单的技巧本人有以下几种方法，谨供参考，在说方法之前我们先了解非农数据出来之前市场的反应，多次见过非农行情的投资者知道通常情况下因为在数据出来之前几分钟，市场投资者都会选择观望，这样市场交投就会非常的清淡，行情也会陷入窄幅的震荡（黄金两三个点，白银十个点），当数据出来之后市场上的投资者都在行动，这样就造成市场的交投瞬间的放大，行情出现剧烈的变动，再此给出一些做单的小技巧，并且附上今年最新非农走势图，以用来验证我说的方法。
一：在九点29左右，同时做多做空，带上三个点的止损（刚在上面提到过，非农出来之前行情非农的平静，到9点30分钟之前这一分钟是很难让单子让单子扫损掉）。数据出来会有一边扫掉，最后以三个点的利润博取十几个点乃至几十个点的利润。
第二：在九点29左右，在距离现价三个点同时挂多挂空，带上最小的止损，数据出来总会有一边会挂上。
第三:也是采取挂单的方法，但是这一次有别于前一种，叫做破位挂单法。之所以要这样做是因为有的平台交易规则改变了。破位挂单法简而言之就是以对不同层次的关键阻力点位和支撑点位的判断来采取分批挂单，进而实现分批的获利。具体这次采取在什么点位挂破位单请联系笔者，因为这个需要结合数据出来之前一个小时的具体行情，暂时无法给出点位从今年一年的行情走势图当中可以看出，我给出的方法，无论是在单边还是在扫盘（诱多诱空）的行情当中，都能够有不错的收获。同时如何判断诱多有空，使自己的利润真正得到最大化，这就需要深厚的技术功底，并且要结合当时的具体行情，再次就不多做讲解了。
以上三种方法可以说是最简单最实用的三种方法，也是我从接近一年的时间中不断总结的方法（我在大一暑假开始学习一直到今天），这些方法都是经过了实战的考验。这三种方法也是各有优劣，请大家结合自己的具体情况来操作，以上谨是建议，市场有风险操作需谨慎。
特别说明在图表中有三条红线，最上面和最下面是黄金波动最大幅度，中间一条是其在数据出来之前的开盘价，数据推出前可以看出他的剧烈波动，操作需要谨慎！！
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《海量数据分析》课程标准
《数据分析》课程标准 1．课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是大数据应用技术专业的核心课程。通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生学习和掌握《数据挖掘》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事大数据应用技术相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性 （2）遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据大数据应用技术专业就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为五个步骤，这五个步骤也就是五个工作项目，构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析，作为重点内容进行讲授和训练，适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2．课程目标 通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，学会运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队协作精神，使学生既具备较高的业务素质，又具有良好的职业道德和敬业精神。
运营数据分析指标
运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴，与1.1和1.2中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7
例谈高考地理试题数据分析的方法和技巧
例谈高考地理试题数据分析的方法和技巧 地理数据是地理事物和现象空间位置、属性特征及其动态变化等的数量化表示。通过地理数据的分析，可以解析其所表达的地理事物的分布、特征及其运动变化的地理过程，进而了解自然和人文地理环境特征以及人类活动与地理环 境之间的关系。全国各地高考试题近年来出现了不同类型的地理数据分析类试题，其解析方法和技巧各不相同。 一、比较法 比较法是高考试题中地理数据分析的常用方法，包括纵比法、横比法和联系比较法等。纵比法是将不同历史阶段的地理数据加以比较，借以揭示地理现象在历史发展过程各阶段的共性与个性。横比法是将同一属性的不同地理事物加以比较，找出其在同一发展阶段在地理特征、发展趋势等方面的差异。联系比较法是联系相关地理事物进行比较，以利于探求地理规律，解决地理问题。 例题1：图1示意某城市20世纪80年代和90年代平均人口年变化率，当前，该城市总人口约1300万。据此完成（1）～（2）题。 （1）20世纪90年代和80年代相比，该城市 A.总人口增长速度加快 B.总人口减少 C.人口自然增长率降低
D.人口净迁入量减少 （2）该城市所在的国家可能是 A.美国 B.日本 C.俄罗斯 D.德国 解析：该题涉及了人口地理学的相关地理数据，主要有人口的自然增长率、迁移率、总人口增长率。第（1）题的解题方法是典型的纵比法，可以将“1981～1990”和“1991～2000”两个不同历史阶段的同类地理数据进行比较，排除A、C，由于总人口增长率一直为正值，所以B选项“总人口减少”是错误的，所以选D。 技巧：纵比法主要用于同一地理实体不同历史阶段气候资料、水文信息、自然资源、人口数量、农业分布、工业产值等的比较，可以揭示同一地理事物属性特征的时间变化过程，利用纵比法进行比较时，一是要注意比较实体和属性数据的同一性，必须是同一地理实体不同时期的同类属性数据的比较。二是要注意将属性数据变化值与时间尺度联系起来分析地理实体的变化特征，不能夸大或缩小地理实体特征的变化幅度。横比法主要用于不同地理实体间同一历史阶段属性数据的比较，可以是国家间的作物面积的比较，可以是河流间水文特征的比较，也可以是功能区间属性的比较等等。利用横比法进行比较时，一是要注意所比较的地理实体间的同质性和层次性，例如，不能将城市功能区与农业规划区进行比较，也不能将国家的工业产值与城市的工业产值进行比
环境监测数据弄虚作假行为处理办法(征求意见稿)
附件1 环境监测数据弄虚作假行为处理办法 （征求意见稿） 第一章总则 第一条【编制目的】为保障环境监测数据真实准确，依法查处环境监测数据弄虚作假行为，依据《中华人民共和国环境保护法》（以下简称《环境保护法》）、《大气污染防治行动计划》和《水污染防治行动计划》等法律法规与文件，制定本办法。 第二条【行为定义】本办法所称环境监测数据弄虚作假行为，系指故意违反环境监测技术规范，篡改、伪造或者指使篡改、伪造监测数据等行为。 第三条【适用范围】本办法适用于以下活动中涉及的弄虚作假行为： （一）依法开展的环境质量监测、污染源监测、应急监测； （二）监管执法涉及的环境监测； （三）政府部门购买的环境监测服务； （四）政府部门委托开展的环境监测； （五）企事业单位依法开展或委托第三方开展的自行监测。 第四条【责任主体】环境监测机构、从事环境监测设备维护、运营的机构及其负责人对监测数据的真实性和准确性负责。 —3—
第二章调查 第五条【调查主体】县级以上人民政府环境保护主管部门负责调查认定环境监测数据的弄虚作假行为。污染源自动监控管理部门会同环境监测部门调查认定污染源自动监控数据的弄虚作假行为。 第六条【监督检查】各级环境保护主管部门应定期或不定期组织开展环境监测质量监督检查。 第七条【干预记录】对干预环境监测活动，指使篡改、伪造环境监测数据的行为，监测或运维人员应如实记录。否则造成的弄虚作假后果由该环境监测机构或从事环境监测设备维护、运营的机构及其直接责任人和直接负责的主管人员负责。 第八条【举报受理】任何单位和个人均有权举报环境监测数据弄虚作假行为。对能提供基本事实线索或相关证明材料的举报，县级以上人民政府环境保护主管部门应予以受理并为其保密。 第九条【立案调查】环境保护主管部门在监督检查中发现涉嫌监测数据弄虚作假行为的，调查人员应制作现场检查笔录，收集并固定相关证据；接受举报的应及时调查取证，符合立案条件的，依照法定程序办理。 第三章处理 第十条【通用罚则】环境监测机构及从事环境监测设备维护、运营的机构，在有关环境服务活动中弄虚作假，对造成的环境污染 —4—
新课标十大核心概念之 “数据分析观念 ”解读
新课标十大核心概念之“数据分析观念”解读 在对“数据分析观念”进行分析之前，我们首先要理解新、旧课标在“统计与概率”这一版块的要求与区别。原课标的核心词：数感、符号感、空间观念、统计观念、应用意识、推理能力。新课标核心词：数感、符号意识、运算能力、模型思想、空间观念、几何直观、推理能力、数据分析观念、应用意识、创新意识。在“统计与概率”板块的核心词由“统计观念”改为“数据分析观念”。“统计观念”（旧）：强调的是从统计的角度思考问题，认识统计对决策的作用，能对数据处理的结果进行合理的质疑。“数据分析观念”（新）：改变过去这一概念含义较“泛”，体现统计与概率的本质意义不够鲜明的弱点，而将该部分内容聚焦于“数据分析”。 那么让我们来深入学习“数据分析观念”跟上教学改革的步伐。 （一）什么是“数据分析观念”？数据分析观念是学生在有关数据的活动过程中建立起来的对数据的某种“领悟”、由数据去作出推测的意识、以及对于其独特的思维方法和应用价值的体会和认识。 在课标当中，对于数据分析观念，有这样的描述：了解在现实生活中，有许多问题应当先做调查研究，搜集数据，通过分析做出判断。体会数据中蕴含着信息，了解对于同样的数据可以有多种分析的方法，需要根据问题的背景，选择合适的方法，通过数据分析体验随机性。一方面对于同样的事物，每次收到的数据可能不同，另一方面只要有足够的数据，就可以从中发现规律。 (二)为什么要学数据分析的观念？ 数据分析是统计学里的一个核心内容。不论是统计还是概率，都要基于数据，基于对数据的分析；在进行预测的时，为了使预测更合理，也需要收集更多的数据。数据分析观念是学生在义务教育阶段数学课程中最应培养的数学素养之一，是促进学生发展的重要方面。通过数据分析的教学，使学生体会到统计时需要收集数据，应用数据分析，能解决日常生活中很多实际问题，从而感受统计的实际价值，发展学生的应用意识。 （三）培养数据分析观念的要求： 一是过程性（或活动性）要求：让学生经历调查研究，收集、处理数据的过程，通过数据分析作出判断，并体会数据中蕴涵着信息 二是方法性要求：了解对于同样的数据可以有多种分析方法，需要根据问题背景选择合适的数据分析方法 三是体验性要求：通过数据分析体验随机性 (四)怎样培养学生数据分析的观念？ 1、让学生经历数据分析过程，体会数据中蕴含的信息。 建立数据分析观念最好的办法是让学生经历完整的收集、整理、描述、分析的统计全过程，让学生明白为什么要进行数据的“收集、整理、描述、分析”，也就是说分析数据能帮助我们做什么。常见的教学中，数据的“收集、整理、描述、分析”都是教师布置的“任务”，只要学生按照教师的要求去做即可，而没有问一问为什么要做这些。 2、鼓励学生掌握数据分析方法，根据问题的背景选择合适的方法。 得到一组数据我们要分析什么： ①、数据有什么特点？ ②、数据怎样变化？ ③、可以推测哪些情况？ 3、通过数据分析，让学生感受数据的随机性。 史宁中教授说：“统计与概率领域的教学重点是发展学生的数据分析意识，培养学生的随机
美国非农数据与黄金价格关系分析
非农数据与黄金价格关系分析 非农数据简介 非农数据也叫美国非农业人口就业数据，其表现形式为每月非农业人口就业新增/减少多少职位。它能反映出制造业和服务业的增长情况，数字增加则表明企业增加生产，经济步入扩张时期，是健康的经济状况，暗示将要加息。由于加息，将在其他条件保持不变的情况下引起本国货币的升值。 理论上非农数据与黄金的关系 黄金是以美元计价，因此美元的汇率将会影响黄金的价格。若其他条件保持不变，当美元升值时，黄金价格将下跌，反之亦然。因此，如果将上面的非农数据与黄金价格相联系，将得出一下结论：在其他条件都不变的情况下，当非农数据增加时，黄金价格将下跌，反之亦然。但由于考虑到预期的非农数据（下一段将涉及），结论将可表述为，在其它条件保持不变的情况下，当非农数据的真实值大于预期值时，偏差值大于零（即好于预期），黄金价格将下跌，反之则亦然；当偏差值等于零时，不涨不跌。 2010年1-11月份非农数据对黄金价格影响的分析 由于非农数据在每月第一个周五晚的9:30公布。由于数据没法在刚公布的第一时间被所有投资者获知从而指引其投资决策，所以我们认为被投资者所得知并且采取了恰当的投资决策所需的时间为30分钟。因此在9:30（未公布前）到10:00考察黄金价格的走势，将非常有助于了解非农数据对现货市场上的黄金价格的影响。但同时需注意到的是：由于每月都会有该数据的预期，并且我们认为9:30前（即非农的真实数据未公布前）的黄金价格是建立在该预期数字的基础上。因此非农的真实数据与其预期值的偏差才是决定黄金价格走势的关键。 下面我们记录了2010年1-11月份公布的非农数据真实值与预期值的偏差（偏差等于真实值减去预期值）和数据公布后30分钟内黄金价格的波动状况（以最高价和最低价为代表，因为这两者影响到保证金的追加）。其中，数字后面的"先""后"二字表示金价在30分钟内先或后达到最低价格或最高价格。 偏差21:30价格最低价格最高价格最大跌幅最大涨幅1月8日-95,000 1,221.85 1,221.85 1,138.88 0% 1.39% 2月5日-20,000 1,056.24 1,052.99（先）1,063.46（后）-0.31% 0.68%
非农数据对黄金的影响
非农数据对黄金的影响 贸易经常帐 (Current Account) 如果美国经常帐逆差扩大，该国货币贬值。利空美元。利好黄金。 如果美国经常帐顺差扩大，该国货币升值。利好美元，利空黄金。 贸易赤字也叫“ 贸易逆差”,对应的就是“贸易顺差”， 如果美国贸易赤字扩大，进口大于出口，利空美元。利好黄金。 如果美国贸易顺差扩大，进口小于出口，利空黄金。利好美元。 消费者物价指数（ Consumer Price Index），CPI 指数上升太多，有通货膨胀压力，银行就会调高利率，利多美元，利空黄金。指数升幅过大，已经通货膨胀了，银行就会紧缩货币，利空美元，利好黄金。非农业就业人数 非农数值减小，表示经济步入萧条。企业减少生产。利空美元，利好黄金。非农数值增加，表示经济状况健康。利于提高利率，利好美元，利空黄金。失业率 失业率下降，代表整体经济健康发展，利好美元，利空黄金。 失业率上升，代表经济发展放缓衰退，利空美元，利好黄金。 新屋销售 新屋销售增加或低于预期，利好美元，利空黄金。 销售数量下降或低于预期，利空美元，利好黄金。 耐用品订单 (Durable Good Orders) 若数据增长，则表示制造业情况有所改善，利好美元，利空黄金。 反之若降低，则表示制造业出现萎缩倒退，利空美元，利好黄金。 密歇根消费者信心指数 消费者信心上升，预计消费增长，联储将提高利率，利好美元，利空黄金。消费者信心下降，预计消费减少，联储将下调利率，利空美元，利好黄金
1. 国内生产总值GDP ，与黄金反向。 通常GDP越高,意昧着经济发展越好，利率趋升，汇率趋强,金价趋弱。投资者应考察该季度GDP与前一季度及去年同期数据相比的结果，增速提高，或高于预期，均可视为利好。 2. 工业生产指数，与黄金反向。 指数上扬,代表经济好转,利率可能会调高,对美元应是偏向利多,对黄金利空；反之为利多。 3. 采购经理人指数（PMI），与黄金反向。 采购经理人指数是以百分比来表示,常以50%作为经济强弱的分界点：现当指数高于50%时，被解释为经济扩张的讯号。利多美元，利空黄金。当指数低于50%，尤其是非常接近40%时，则有经济萧条的忧虑，一般预期联邦准备局可能会调降利率以刺激景气。利空美元，利多黄金。 4．耐用品订单，与黄金反向。 若该数据增长，则表示制造业情况有所改善，利好美元，利空黄金。反之若降低，则表示制造业出现萎缩，对美元利空，利多黄金。 5. 就业报告，与黄金反向。 由于公布时间是月初，一般用来当作当月经济指针的基调。其中非农业就业人口是推估工业生产与个人所得的重要数据。失业率降低或非农业就业人口增加，表示景气转好，利率可能调升，对美元有利，利空黄金；反之则对美元不利，利多黄金。 6. 生产者物价指数(PPI) ，与黄金反向。 一般来说，生产者物价指数上扬对美元来说大多偏向利多美元，利空黄金;下跌则为利空美元，利多黄金。 7. 零售销售指数，与黄金反向。 零售额的提升,代表个人消费支出的增加,经济情况好转,如果预期利率升高,对美元有利，利空黄金；反之如果零售额下降,则代表景气趋缓或不佳,利率可能调降,对美元偏向利空，利多黄金。 8. 消费者物价指数，与黄金反向。 讨论通货膨胀时，最常提及的物价指数之一。消费者物价指数上升，有通货膨胀的压力，此时中央银行可能藉由调高利率来加以控制，对美元来说是利多，利空黄金。反之指数下降，利空美元，利多黄金。不过，由于与生活相关的产品多为最终产品，其价格只涨不跌，因此，消费者物价指数也未能完全反应价格变动的实情。 9. 新屋开工及营建许可建筑类指标，与黄金反向。 因为住宅建设的变化将直接指向经济衰退或复苏。通常来讲，新屋开工与营建许可的增加，理论上对于美元来说是利好因素，将推动美元走强，利空黄金。新屋开工与营建许可的下降或低于预期，将对美元形成压力，利多黄金。
环境检测数据的有效位数
第八章监测数据的有效位数 监测数据报出的位数，对监测结果的准确性和数据资料的统计整理都是十分重要的。监测数据的有效位数应与测试系统的准确度相适应。记录测试数据时，只保留一位可疑数字。 1、大气监测数据（以mg/m3计） ⑴降尘（吨/月·平方公里）取小数点后一位；硫酸盐化速率（SO 3 mg/100cm2 碱片·日）、CO取小数点后二位；SO 2、NO X 、TSP、光化学氧化剂取小数点后三位。 ⑵其它用比色法分析的项目取小数点后三位。 ⑶气温（℃）、风速（m/s）、气压（hPa）取小数点后一位；湿度（%）保留整数位。 2、环境水质监测数据（以mg/l计）。 ⑴重量法分析项目：悬浮物测值<1000时取整数位，测值>1000时取三位有效数字。 ⑵容量法分析项目：溶解氧、总硬度取小数点后一位；高锰酸盐指数测值>10 时取小数点后一位，测值<10时取小数点后二位；COD cr 、BOD 5 测值>100时取三位 有效数字，100>测值>10时取小数点后一位，测值<10时取小数点后二位。 ⑶分光光度法分析项目：亚硝酸盐氮、挥发酚、氰化物、六价铬、总铬、砷、总磷、溶解性磷酸盐等取小数点后三位；硝酸盐氮、氨氮、氟化物、总氮、石油类、凯氏氮取小数点后二位。 ⑷原子吸收分光光度法分项目：铅、铁、镍、锰等取小数点后二位，石墨炉法测定时取小数点后四位；锌、镉取小数点后三位，镉用石墨炉法测定时取小数点后五位；钙、镁、钠、钾等取小数点后果二位。 ⑸冷原子吸收法测汞取小数点后四位，冷原子荧光法测汞取小数点后五位。 ⑹气相色谱法分析项目（以μg/l计）：DDT、六六六等取小数点后二位。 ⑺硫酸盐、氯化物测值取三位有效数字。 ⑻其它分析项目：盐度（%）、pH、氟化物（电极法）、电导率（μs/cm×100）、透明度（m）等取小数点后二位；水温和气温（℃）、水深（m）、气压（hPa）等取小数点后一位。 1、降水监测数据
《数据分析》课程标准
《数据分析》课程标准 1.课程定位与课程设计 1、1课程的性质与作用 本课程就是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习,使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析与数据分析报告的撰写方法与思路,及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要就是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力,为学生学习与掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其她专业课程提供必备的专业基础知识,也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 1、2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想,依据“任务引领”为课程内容设计原则,以提高学生整体素质为基础,以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别就是创新能力与实际操作能力为主线,兼顾学生后续发展需要,选取符合电子商务职场所要求的知识、素质与能力为教学内容;在基本理论与基础知识的选择上以应用为目的,以“必需、够用”为度,服从培养能力的需要,突出针对性与实用性 (2)遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理与分析处理能力,训练学生的专业能力、社会能力与方法能力。课程设计以能力为核心,围绕能力的形成学习相关知识。 1、3 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求,改革传统的课程体系与教学方法,形成以就业为导向,立足于学生职业能力培养与职业素养养成,突出课程的应用性与操作性。数据分析工作就是一个有序开展的工作,顺序性与过程性很强,课程设计的思路正就是依据工作任务的顺序与过程开展的,数据分析工作过程主要分为五个步骤,这五个步骤也就就是五个工作项目,构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用,让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识,发展职业能力,并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度,重在应用”的原则,弱化理论,剔除抽象的公式推导与复杂计算分析,把数据资料的收集特别就是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析,作为重点内容进行讲授与训练,适应社会经济与科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2.课程目标 通过本课程的学习,学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程,学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识与团队协作精神,使学生既具备较高的业务素质,又具有良好的职业道德与敬业精神。
什么是美国非农数据
什么是美国非农数据? 什么是美国非农数据(US Non-farm Payrolls)? 美国非农数据(即：美国非农就业数据，非农业就业人数)是美国非农业人口的就业数据，由美国劳工部每月公布一次，反应美国经济的趋势，数据好说明经济好转，数据差说明经济转坏。非农数据会影响美联储对美元的货币政策，经济差，美联储会倾向减息，美元贬值，经济好，美联储会倾向加息，美元升值。 美元指数是以可自由兑换的六国货币(欧元，日圆，英镑，加元，瑞士法郎和澳元)为基准，通过某种加权运算得出的反映美元走势的一种指数。指数升，说明美元在兑大多数货币升值，指数跌，说明美元兑大多数货币贬值。 黄金价格严格来说是和美元无关的，但是美元是国际间最常用的结算货币，所以国际间的某些以美元报价的黄金，会受到美元走势的影响。黄金是世界上最好的避险货币，当世界经济萧条，或者地缘政治恶化的时候，黄金的价格就会上升，其余的和美国没什么联系。 美国非农数据的重要性 数据的重要性取决于市场的焦点。过往市场对一些经济数据尤其敏感，特别是重头戏的贸易数据、净资本流入、国内生产总值等，甚至是领先指标、每周首次申领失业救济金人数等，都可以借此数据大
炒特炒一番。但现时部份数据的影响力已经大减，投资者对屡创新高的贸易赤字开始感到麻木，对同创新高的净资本流入亦毫无惊喜。现时市场所关注的，已经从贸赤的老问题转移至通货膨胀的问题之上，所以对有关通货膨胀之数据如消费者物价指数、生产者物价指数之重视程度越加提高。 由此可见，数据之影响力会随着市场焦点而转移。唯有一个数据的影响力却历久不衰，说的就是美国就业报告中的非农业就业新增职位。就业报告通常被誉为能够令外汇市场做出反应的所有经济指标中的“XO”，它是市场最为敏感的月度经济指标，其中外汇市场特别重视的是随季节性调整的每月就业人数的变化情况，这组数字由美国劳工部在每月的第一个星期五公布。 该份报告提供了包括与就业相关的信息，分别由两个独立的调查结果而得出来，包括了企业调查和家庭调查。企业调查是由劳工统计局与州政府的就业安全机构合作汇编，根据的样本包括约38万个非农业机构，提供有关非农业部门的就业情况，平均每小时工作和总小时指数，又称薪资调查 (Payroll survey);其中家庭调查资料是由美国普查局(Census Bureau)先作当期人口调查(Current Population Survey)，主要以抽样所得的6万户家庭作为调查对象，然后劳工统计局(BLS)再统计出失业率。提供有关劳动力、家庭就业和失业率。而非农业就业人数则衡量在所有非农业工业中有收入人员的数字，例如制造业和服务业等。因此非农就业人数能反映出制造行业和服务行业
环境监测数据分析中层次聚类分析应用-环境科学论文-工业论文
环境监测数据分析中层次聚类分析应用-环境科学论文-工业论文 ——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印—— 摘要：层次聚类分析作为一种常用的聚类分析方法，能有效识别环境监测数据集中的隐藏关系。文章主要介绍了层次聚类分析在水、大气、土壤等环境监测数据分析中的应用，提出以热图形式优化层次聚类分析可视化结果，并对热图在土壤污染状况调查项目的应用进行展望。 关键词：层次聚类分析；环境监测数据分析；热图；应用 引言
定期的环境监测会积累庞大而复杂的化学数据集，越来越多的研究者开始关注数据集中的内在关系。多元统计分析是研究多变量相互之间关系的统计分析方法，是环境监测数据分析的有力工具。常用的多元统计分析包括聚类分析、主成分/因子分析、判别分析等，其中聚类分析不仅用于环境管理研究，而且在环境监测领域发挥巨大作用。聚类分析可识别变量间的隐藏关系，仅用一小部分因子表示，且没有损失太多数据信息，有利于研究者快速掌握环境介质污染状况，判别各介质中潜在的污染来源[1]。 1聚类分析方法介绍 聚类分析也称集群分析、分类分析或数值分类，其基本思想是按照所研究的样品或变量之间存在相似性或不相似性，以一些能够度量样品或变量之间相似程度的统计量作为划分类型的依据，将数据分为若干类别，使类别内样品（或变量）差异尽可能小，类别间差异尽可能大。通常用距离来度量样品之间的相似性，用相似性系数来度量变量之间的相似性，结果以聚类树状图显示。聚类分析是一种探索性分析，按聚类的方法可分为层次聚类法、非层次聚类法等。其中，常用
的是层次聚类法，也称系统聚类法，其实质是根据变量或样品之间的亲疏程度，从最相似的对象开始，逐步聚成一类[2]。按照分析的对象不同聚类分析也可分为样本聚类（Q型聚类）和变量聚类（R型聚类）。该文将主要介绍层次聚类分析在环境监测数据分析中的应用。 2层次聚类分析在环境监测数据分析中的应用 层次聚类分析作为一种常用的聚类分析方法，可有效降低原始监测数据集的维度，简化数据的复杂程度，以监测点位、时间、指标和污染评价结果等为对象进行聚类分析，便于分析各指标时空分布特征及指标间的相关性。适用于不同环境介质监测过程获得的数据。近年来，层次聚类分析作为传统多元统计方法，常用于地表水、地下水、大气和土壤环境监测数据分析[3]。对地表水体的监测点位和时间进行层次聚类分析，可得到若干点位集群和时间集群，监测点位和时间的层次聚类分析结果可作为采样断面和频率优化的重要依据，可有效降低采样成本[4][5]。除分析监测数据集的时空变化特征外，层次聚类分析也用于监测指标的统计分析，便于判别污染来源。秦文婧等对柳江煤矿所在区域的地下水中的离子进行层次聚类分析，得到不同离子
数据分析课程标准
数据分析课程标准标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]
《数据分析》课程标准 1．课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力，为学生学习和掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合电子商务职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性（2）遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为五个步骤，这五个步骤也就是五个工作项目，构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析，作为重点内容进行讲授和训练，适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2．课程目标 通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意
美国十月非农数据解析
美国十月非农数据解析： 美国劳工部将在北京时间周五晚8:30公布10月非农就业数据，市场共识预期是10月非农新增就业人口大幅反弹至31万人，失业率持平于4.2%，平均时薪同比小幅回落至2.7%。 美国9月CPI表现疲软，美联储措辞鸽派，使得10月非农数据美联储保持其持续渐进加息的描述来讲尤为重要。由于飓风的影响逐渐消散，同时此前公布的初请失业金等数据表现良好，也证明就业有了强劲的增长，因此，预计10月非农就业人口将大幅反弹，录得31万人，预计失业率将持稳在2001年初期的低位4.2%，平均每小时薪资增速月率将放缓至0.1%，年率将放缓至2.6%。 新手投资一定要跟着高手，金牛数据汇集国内收益率最高的前100名外汇黄金投资者(1万名顶级投资者中的前100名)，你可以实时查看他们的做单详细情况，第一时间知道他们何时下单，下单方向和止盈止损点位等，也可跟着他们提前布局非农行情，能让新手的胜率提高不少。 非农行情解析： 金牛数据认为，比特币的疯涨是泡沫破灭前的狂热。据报道称芝商所计划推出比特币期货，受此推动，过去两天比特币价格一路暴涨，从不到6400美元狂飙至7000美元以上。金牛数据经济学家多诺万表示，这让他想起郁金香泡沫破灭之前的情形。1636年，荷兰郁金香市场也引入了以现金结算的期货合约，一年之后，市场崩溃了。他表示：“这一切都曾经发生过”。多数人都明白这是泡沫，但绝大多数人认为自己不是最后的接盘侠。
欧元兑美元 支撑：1.1578——1.1617阻力：1.1691——1.1726， 交易策略：欧元兑美元现报价1.1644，开盘价幅1.1645——1.1649，轴心点1.1652，中枢区间1.1650---1.1654，升A点1.1664，降A点1.1630，日内操作建议如下： A：突破1.1664买入，止损1.1650，目标1.1691。 B：跌破1.1630卖出，止损1.1654，目标1.1578。 纽元兑日元
GIS在环境监测数据管理分析中的应用
GIS在环境监测数据管理分析中的应用：GIS在环境监测数据管理分析中的应用 发布时间：2009-08-04 浏览次数：449 字体： [大] [中] [小] gis最大的特点是能够对整个或部分地球表层(包括大气层) 空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析和可视化表达的信息处理与管理, 能对已有空间和属性信息进行加工处理,得出科学结论。也正是这些特点使得它与环境监测结合成为可能,换一个角度来说gis的介入使各种环境问题和环境过程描述更加符合实际,友好的界面交互、方便的空间分析操作、直观生动的结果显示等都无疑促进了环境监测技术的发展。 gis在环境监测数据管理分析中的应用有从环境信息的存储、简单的地图显示和环境制图到复杂的环境状况的模拟与分析。环境监测的目的是准确、及时、全面地反映环境质量现状及发展趋势,为环境管理、污染源控制、环境规划等提供科学依据。环境监测的目的具体可归纳为： (1)根据环境质量标准,评价环境质量。 (2)根据污染分布情况，追踪寻找污染源，为实现监督管理、控制污染提供依据。 (3)收集本底数据，积累长期监测资料，为研究环境容量、实施总量控制、目标管理、预测预报环境质量提供数据。 (4)为保护人类健康、保护环境、合理使用自然资源、制订环境法规、标准、规划等服务。 文章则根据环境监测的目的不同，分为环境质量监测、污染源监督监测、应急监测三个方面来对gis在环境监测数据管理分析中的应用做进一步的说明。gis空间数据的存储和可视化表达的是gis的基本功能，在任何目的、形式的环境监测数据处理中都是会用到的,以下的三个方面就不再一一累述，下面主要从gis空间分析和综合分析功能的角度来阐gis的应用。 环境质量监测 环境质量监测是监测工作的主体。它是对各环境要素的污染状况及污染物的变化趋势进行监测，评价控制措施的效果判断环境标准实施的情况和改善环境取得的进展,积累质量监测数据，确定一定区域内环境污染状况及发展趋势。 环境质量监测一般是针对区域(如流域、城市等)进行的，对该地区的空气、水体、噪声、固体废物等进行定点的、长期的、长时间的监测以确定区域内的污染源现状进行客观全面的评价，以反映出区域中受污染的程度和空间分布情况。通常获得的环境监测数据都是空间上一些离散的点的数据，如何用这些离散的监测数据来真实的反应环境的质量状况。这里就可以利用gis的空间数据的内插方法。空间数据的内插可以作如下简单的描述:设一组空间数据，他们可以是离散点的形式，也可以是分区数据的形式，现在要从这些数据中找到一个函数关系式，使改关系式最好地逼近这些已知的空间数据，并能根据改函数关系式推测出区域范围内其他任意点或任意分区的值。这样由监测点的数据则可以推算出作为面状要素区域的空气质量状况。例如根据某条监测河流上的监测断面数据评价河流的水质状况。 此外，在对环境内的各个客体(空气、水体、噪声等)进行质量评价时，往往涉及到多个污染指标，例如空气质量标准，它是中国规定的各类地图大气中主要污染物的含量在一定时间内不允许超过的限值。主要污染物包括二氧化硫、总悬浮颗粒物、可吸入颗粒、氮氧化物、二氧化氮等。如何根据这些多个单一的、含空间信息的污染物指标来综合评价空气的质量，这里可以利用gis的空间叠合分析来实现。空间叠合分析是指在统一空间参照系统条件下，每次将同一地区两个地理对象的图层进行叠合，以产生空间区域的多重属性特征，或建立地理对象之间的空间对应关系。前者可以一般用于搜索同时具有集中地理属性的分布区域，或对叠合后产生的多重属性进行新的分类，称为空间叠合属性；后者一般用于提取某个区域范围内某些专题的数量特征，成为空间叠合统计。这样通过多个污染指标的空间叠合分析来实现对空气质量的综合评价和
数据分析课程标准新
数据分析课程标准新 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
《应用数据分析》课程标准 【适用专业】：工商管理系 【开设学期】：第五学期 【学时数】：64 【课程编码】：020474 一、课程描述 本课程是电子商务专业的专业技术课程，该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与EXCEL的应用，EXCEL是Microsoft公司推出的Office 办公应用软件的主要组件之一，本课程主要学习任务是通过该软件快速计算和分析大量的数据，并能轻松制作出符合要求的报表，表达复杂的数据信息。本课重点讲解Excel在数据分析与市场调查方面的应用，使学生掌握数字运算、财务、数据分析、市场调查等相关知识技能。 二、培养目标 1、方法能力目标： 为了适应当今信息化飞速发展的商务管理需求，培养学生数字处理、分析的自动化方法和能力。 2、社会能力目标： 数据分析师 3、专业能力目标： 培养具备现代商务管理领域所需数据分析人才，注重信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。使用计算机作为工具处理大量纷繁的信息，并进行有效管理。 三、与前后课程的联系 1、与前续课程的联系 为了更好地掌握这门技术，应具有一定的计算机应用、数据库等相关基础知识。 2、与后续课程的关系 为了更好地培养学生的可持续学习能力和创新思维，掌握《应用数据分析》为后续学习《电子商务管理》奠定良好的基础。 四、教学内容与学时分配
将职业领域的工作任务融合在课程的项目教学中。具体项目结构与学时分配表如下：
五、学习资源的选用： 1、教材选取的原则： 高职高职优秀教材或自编教材 2、推荐教材： 《Excel数据分析与市场调查》林宏谕姚瞻海编着中国铁道出版社 3、参考的教学资料 《Excel与数据分析》电子工业出版社 4、学习的网站： http:/ 六、教师要求: 1、理论课教师的要求 具有一定的专业素质及专业技术水平，从事计算机教龄3年经验以上，有一定的一体化教学经验的双师型教师任教。 2、实训指导师要求 具有本职业丰富的实践经验，有教育培训经验，具有良好的语音呢表达能力。七、学习场地、设施要求 场地：计算机机房 设备：计算机、EXCEL、SQL 八、考核方式与标准 要求：全面考核学生的学习情况，以过程考核为主，涵盖项目任务全过程。
地理数据的步整理
第一章 地理数据的初步整理 第一节 地理数据的类型、特征及其采集 一、地理数据的类型 根据地理学的研究对象可将地理数据分为空间数据和属性数据。 （一）空间数据 空间数据，主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程产生、存在和发展的地理位置、区域范围及空间联系。空间数据的表达，可以将其归纳为点、线、面三种几何实体以及描述它们之间联系的拓扑关系。 点：由一个独立的坐标点),(y x 定位，可以表示精确的地理坐标点，也可以是一些地理实体的抽象，如道路交叉点、河流汇聚点以及小比例尺地图上的城镇、村庄等。 线：由两个以上坐标点i i y x i i ,2,1),,( 定义，有一定的长度和走向，表示线状地物或点实体之间的联系。如交通线、河流及各种地理区域的界线等，都是线实体。 面：表示在空间上连续分布的地理景观或区域。如居民区、工业区、行政区等都是面实体。 点、线、面三种地理几何实体，按照一定的拓扑关系组合、排列，就可以形成更为复杂的地理几何实体。如点、线组合形成网络；线、面组合形成地带；点、面组合形成地域类型；点、线、面组合形成地理区。 （二）属性数据 属性数据主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程的有关属性特征，如海拔高度、气温、植被覆盖率、人口数量等。属性数据可以分为两种类型：即数量标志数据和品质标志数据。 1.数量标志数据 根据测度标准，可以将数量标志数据分为以下两类： ⑴ 间隔尺度数据。是以有量纲的数据形式表示测度对象在某种量纲下的绝对量。如摄氏温标表示气温，以面积量纲表示土地面积，以时间量纲表示地理事件、地理现象发生的时间等，如表1.1。 表1.1 间隔尺度数据 区域 年平均气温（℃） 年降水量（mm ） 土地面积（hm 2） 人口（人） 国内生产总值（万元） 1 8.0 500.2 1245.6 1210 2678.28 2 7.6 498.6 1064 1023 2015.47 3 6.5 550.9 894.3 848 1754.56 4 8.5 586.4 668.7 654 1365.46 ⑵ 比例尺度数据。是以无量纲的数据形式表示测度对象的相对量。这种数据要求事先规定一个基点，然后将其它同类数据与基点数据相比较，换算为基点数据的比例。因此这类数据常常又称为指数或比例数。如耕地指数、工业发展指数、舒适度指数等，如表1.2。 表1.2 比例尺度数据（某地区耕地复种指数及农业发展指数） 年份 1996 1997 1998 1999 2000 耕地复种指数① 120.40 113.56 126.54 132.76 121.43 农业发展指数 ② 100 115.68 124.50 135.69 129.56
环境监测数据弄虚作假行为判定及处理办法
环境监测数据弄虚作假行为判定及处理办法 第一条为保障环境监测数据真实准确，依法查处环境监测数据弄虚作假行为，依据《环境保护法》和《生态监测网络建设方案》(国办发〔2015〕56 号)等有关法律法规和文件，结合工作实际，制定本办法。 第二条本办法所称环境监测数据弄虚作假行为，系指故意违反国家法律法规、规章等以及环境监测技术规范，篡改、伪造或者指使篡改、伪造环境监测数据等行为。 本办法所称环境监测数据，系指按照相关技术规范和规定，通过手工或者自动监测方式取得的环境监测原始记录、分析数据、监测报告等信息。 本办法所称环境监测机构，系指县级以上环境保护主管部门所属环境监测机构、其他负有环境保护监督管理职责的部门所属环境监测机构以及承担环境监测工作的实验室与从事环境监测业务的企事业单位等其他社会环境监测机构。 第三条本办法适用于以下活动中涉及的环境监测数据弄虚作假行为： (一)依法开展的环境质量监测、污染源监测、应急监测; (二)监管执法涉及的环境监测; (三)政府购买的环境监测服务或者委托开展的环境监测; (四)企事业单位依法开展或者委托开展的自行监测; (五)依照法律、法规开展的其他环境监测行为。 第四条篡改监测数据，系指利用某种职务或者工作上的便利条件，故意干预环境监测活动的正常开展，导致监测数据失真的行为，包括以下情形： (一)未经批准部门同意，擅自停运、变更、增减环境监测点位或者故意改变环境监测点位属性的; (二)采取人工遮挡、堵塞和喷淋等方式，干扰采样口或周围局部环境的; (三)人为操纵、干预或者破坏排污单位生产工况、污染源净化设施，使生产或污染状况不符合实际情况的;